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龙图腾网获悉重庆科技学院申请的专利一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116543528B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-11发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310569441.2，技术领域涉及：G08B21/10；该发明授权一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法是由王丽萍;彭双庆;罗文文;刘东升;张天友;宁超列;罗钧;张伟;陈刚;景熙亮设计研发完成，并于2023-05-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法，属于灾害预警领域。该方法包括以下步骤：S1：建立基于信息量和负样本选择的信息量‑随机森林IV‑RF和信息量‑BP神经网络IV‑BPNN滑坡易发性预测耦合模型；S2：建立基于多函数拟合的连续概率降雨阈值模型；S3：基于易发性与连续概率降雨阈值的区域滑坡危险性预警。本发明将IV分别与RF和BPNN模型进行耦合，得到两种耦合模型，并在两种模型中进行优选，以获取更高精度的研究区滑坡易发性值。将滑坡易发性值与连续概率值耦合得到连续概率滑坡危险性值，体现降雨的空间分布特点、实现更加准确的滑坡危险性预警分级。

本发明授权一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法在权利要求书中公布了：1.一种基于降雨阈值的区域滑坡危险性预警方法，其特征在于：该方法包括以下步骤： S1：建立基于信息量和负样本选择的信息量-随机森林IV-RF和信息量-BP神经网络IV-BPNN滑坡易发性预测耦合模型； S2：建立基于多函数拟合的连续概率降雨阈值模型； S3：基于易发性与连续概率降雨阈值的区域滑坡危险性预警； 所述S1具体为：建立基于信息量和负样本选择的信息量-随机森林IV-RF和信息量-BP神经网络IV-BPNN滑坡易发性预测耦合模型具体包括为：基于IV模型初步划定的滑坡极低和低易发区，随机选择出非滑坡点0，与滑坡点1组成“1-0数据集”；其次引入数据集中的信息量值作为RF和BPNN的输入层，建立IV-RF和IV-BPNN耦合模型；通过接受者操作特征曲线ROC和混淆矩阵，对比单一模型和耦合模型的预测精度，再基于FR模型对比不同模型的易发性分区合理性： S11：初次预测 采用评价单元将分析区域进行划分并编号；评价因子通过资料收集、遥感解译和现场调查的手段收集滑坡易发性相关的区域的地形地貌、地质条件、气象水文和人类工程活动方面的数据和信息，根据专家经验或统计分析方法进行优选，选取独立性强、非共线性的评价因子，进行赋值，并将评价单元内的各种评价因子作为滑坡自变量，评价单元的滑坡易发性作为因变量，采用信息量法对评价因子进行赋值，如式1；历史滑坡信息包括：滑坡空间位置、面积、体积和轮廓范围，建立滑坡样本数据库； 式中，Nn表示评价因子第n个分级中发生滑坡的面积；N0表示发生滑坡的总面积；Sn表示第n个分级面积；S0表示研究区总面积；NnN0表示分级中发生滑坡的面积占比；SnS0表示分级面积占比；IV表示信息量，反映出滑坡贡献程度； 将分析区内评价单元的所有评价因子所赋的信息量值进行累加，得到区域滑坡易发性值，并采用自然断点法进行分级，得到初次区域滑坡易发性预测结果； S12：负样本选择 在处理好的基础评价因子图层上，需选取合适数据集作为滑坡易发性预测模型的输入；首先基于已有的滑坡点编录和野外调查获取的相关矢量数据，通过arcgis的空间连接工具获得滑坡栅格，即正样本，标号为1；选择非滑坡栅格，即负样本；为避免选择的非滑坡栅格为真实非滑坡栅格，首先避开水系和居民区，其次在信息量模型计算出的滑坡易发性值并分级的基础上，再在极低易发区或低易发区进行非滑坡栅格的随机选择，同时保证非滑坡栅格在滑坡点缓冲区范围外，标号为0；栅格大小由比例尺和图层精度共同决定；再根据上述负样本选择方式选择500个非滑坡栅格，组成包含1000个数据的‘0-1’数据集；随机选取数据集的70％样本作为机器学习训练样本集，30％样本的测试样本集； S13：模型耦合 将两种模型进行耦合，将‘0-1’数据集的信息量值作为随机森林模型与BP神经网络模型的输入层并进行模型训练；最终将模型预测的滑坡易发性值进行分级； S14：对比分析 在使用样本数据随机森林模型和BP神经网络模型训练完成后，量化模型训练后精度是否能满足预测要求；采用ROC曲线和AUC曲线下面积以评价监督式机器学习模型的训练效果； S15：最优模型选择 为讨论模型的预测效果，采用滑坡点面积占比和频率比值以衡量预测效果；对于滑坡点面积占比和频率比值，在滑坡易发性等级越低，滑坡点面积占比和频率比值越小，随着易发性等级的升高，滑坡点面积占比和频率比值逐渐增大。

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